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xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar
场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下： 连接HetuEngine JDBC Server。 组装SQL语句。 SQL语句执行。 返回结果解析。
HBase ACL安全配置 功能简介 访问权限控制，在关系型数据库中是一个已经很成熟的技术，HBase实现了一个较为简单的特性。这些特性归纳为读（R）、写（W）、创建（C）、执行（X）和管理（A）等。在普通模式下，该功能只有在开启HBase权限管理时才支持。 ACL的方法定义在工具类org
表tbl_src的id字段为Int类型，name字段为String类型。 JDBC超时限制 Impala使用Hive提供的JDBC，Hive提供的JDBC实现有超时限制，默认是5分钟，用户可以通过java.sql.DriverManager.setLoginTimeout(int seconds)设置，seconds的单位为秒。
xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组Coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar
表tbl_src的id字段为Int类型，name字段为String类型。 JDBC超时限制 Impala使用Hive提供的JDBC，Hive提供的JDBC实现有超时限制，默认是5分钟，用户可以通过java.sql.DriverManager.setLoginTimeout(int seconds)设置，seconds的单位为秒。
xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组Coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar
xml”（“coordinator.xml”是对工作流进行调度，“bundle.xml”是对一组coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar
limit:xxx 原因分析 BE处理的单个导入任务的最大数据量为3GB，超过该值的待导入文件需要通过调整Broker Load的导入参数来实现大文件的导入。 处理步骤 根据当前BE实例的个数和待导入文件的大小修改单个BE的任务的最大扫描量和最大并发数。操作如下： 登录FusionInsight
地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引，HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具，该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下： 在表中预先存在大量数据的情况下，可能希望在某个列上添加索引。但是，使用addIndicesWit
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer Hive用户租约隔离即可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务，实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 操作步骤 以对用户hiveuser设置租约隔离为例，选取Hive当前已有的或者新添加一个或者多个
Engine只会使用有效期内的物化视图进行自动改写。 物化视图的数据刷新 如果需要数据定期更新，需要定时刷新物化视图，可以使用如下两种方式实现： 手动刷新物化视图 参考快速使用HetuEngine访问Hive数据源在HetuEngine客户端执行refresh materialized
用程序在访问集群中的任意资源之前均需要通过身份认证，建立安全会话链接。MRS通过KrbServer为所有组件提供Kerberos认证功能，实现了可靠的认证机制。 LdapServer支持轻量目录访问协议（Lightweight Directory Access Protocol，
HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析，简化跨源分析操作。 图2 HetuEngine跨源功能示意 HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域（或数据中心）的多种数据源实现高效访问，屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异，实现数据与应用的解耦。
企业用户面临CPU负载过高，内存使用率超过阈值的问题。通常自建大数据集群需要完成数据搬迁，采购升级节点硬件配置实现Master规格提升，而MRS服务借助云服务的优势，实现一键式Master节点升级，并在升级过程中通过Master节点的主备HA保证已有业务的不间断，方便快捷帮助用户解决主节点规格升级问题。
配置用户租约隔离访问指定节点的HiveServer 操作场景 此功能适用于Hive。 开启此功能可以限定指定用户访问指定节点上的HiveServer服务，实现对用户访问HiveServer服务的资源隔离。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 操作步骤 以对用户hiveuser设置租约隔离为例
---------------- 解答 该应用程序中使用了DStream中的print算子来显示结果，该算子会调用RDD中的take算子来实现底层的计算。 Take算子会以Partition为单位多次触发计算。 在该问题中，由于Shuffle操作，导致take算子默认有两个Par
和cluster2，如何使用cluster1中的Spark2x访问cluster2中的HDFS、Hive、HBase和Kafka组件。 回答 可以有条件的实现两个集群间组件互相访问，但是存在以下限制： 仅允许访问一个Hive MetaStore，不支持同时访问cluster1的Hive MetaStore和cluster2的Hive
场景说明 场景说明 用户可以使用Spark调用HBase的接口来操作HBase表的功能。在Spark应用中，用户可以自由使用HBase的接口来实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 数据规划 首先需要把数据文件放置在HDFS系统里。 本地新建文本文件，将以下内容复制保存到input_data1
table2表有记录key=1,cf:cid=1000，表示用户1的历史消息记录金额为1000元。 基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 根据用户名累计用户的历史消费金额，即用户总消费金额=100(用户当天的消费金额) + 1000(用户历史消费金额)。 上例所示
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